化进化退表 数字孪生体的生命之源
水是生命之源，氧气是生命的基础，但地球生命在进化过程中经历的两次大灭绝都与氧气的快速增加有关，被称为“大氧化”事件！这两个“大氧化”事件，一个是蓝藻快速进化引起的，另一个是植被茂盛引起的。
现在，生物学家得出的结论是，个体生物进化得越快，生态不稳定性就越高，更高级的代理形成的可能性就越小。只有稳定的代理之间有规律的相互作用才能形成更高层次的代理，复杂的高等生物的DNA在保证整体稳定的基础上的差异才能带来进化。地球上的生物之所以能够稳步进化到像人类这样的高级智能生命体的出现，一定是生态协调的结果。
数字孪生看似是博士智慧大脑中的灵光乍现，但实际上这个概念的出现是数字技术发展的必然事件。随着数字技术的发展化进化退表化进化退表 数字孪生体的生命之源，确实需要像数字孪生这样的系统概念来协调它们之间的关系和演化规律。否则，让它们独立发展，最终可能会发生“大氧化”之类的事件。因此，数字孪生是数字化发展的一种理想形式。
核心技术是生命之源
在《》一文中，我们提出数字孪生的成长和发展将经历数字化、交互、预言、感知、共享智能等几个成熟过程。每个成熟度级别都有自己的核心技术。其核心层的关键技术是数字线程，第一层的关键技术包括建模、仿真、物联网、大数据（或AI），第二层的关键技术包括云计算、超现实（ XR: VR/AR/MR))、MBSE、区块链等。这些关键技术构成了数字孪生的生命之源，如图1和表1所示。
图1.数字孪生的关键技术
表格1.数字孪生的关键技术
除上述关键技术外，数字孪生在不同领域或场景（如制造业、工业、城市或战场）中还有更多不同的技术（图2）。
图2.不同场景下的数字孪生技术
核心技术 1：数字建模
建模的目的是为物理世界建模。数字建模提供了数字双胞胎的主体，这是数字双胞胎的第一个重要器官。
数字模型是物理对象的数字表示。在这个过程中，需要将物理对象表示为计算机可以识别的模型，并在软件中建立物理对象的结构元素和时空关系，不涉及物理机制和操作数据，就像我们为正在雕刻的人体创造一个身体一样。这当然是数字孪生的基本要素。毕竟既然叫“身体”，那么这样一个直观的身体是必要的。
我们通常使用三维实体来建立物理对象的结构形状和位置关系，并使用系统（一维）建模工具来描述物理对象的行为模式。建模工具通常包括例如CAD软件、3D动画软件、BIM（建筑信息建模）系统、CIM（城市化进化退表，城市信息建模）系统或基于SysML（系统建模语言）的系统建模工具。建立的模型可以是设备、车间、人群、交通系统、交通、电网、城市、军事战场、战斗群系统等，如图3所示。但这样的身体是没有神经、没有思想的身体，与世隔绝，毫无生气。
图3.数字孪生的数字模型
核心技术 2：模拟
从技术角度看，建模和仿真是一对伴侣：建模过程是我们对物理世界或问题的理解，而仿真是为了验证和确认这种理解的正确性和有效性。
模拟是一种通过将包含确定性定律和完整机制的模型转换为软件来模拟物理世界的技术。只要模型正确，输入信息和环境数据完整，就能基本正确反映物理世界的特征和参数（图4）.
数字孪生是模拟应用的新巅峰。在数字孪生成熟的每个阶段，仿真都扮演着不可或缺的角色：“数字化”的核心技术——建模始终与仿真联系在一起或成为仿真的一部分； “交互”是硬件在环仿真中的常见场景； 《先知》本身的核心技术就是模拟；许多学者将“先知”的核心技术——工业大数据视为一种新的仿真范式；只有通过双胞胎之间多学科的耦合模拟，才能碰撞出思想火花，迸发出智慧的火花。因此，我们提出了“无模拟，无孪生”的观点，同时也认为“只有模拟，无孪生”，后文所述的所有技术都是数字孪生不可缺少的技术。
图4.数字孪生中的 3D 仿真和系统仿真
核心技术 3：数据分析
数据分析包括大数据技术和人工智能技术。大数据是一种海量、高速、不断变化的信息资产，使用新的数据处理方法可以带来更强大的洞察力和决策能力。
机器学习是人工智能的核心技术，是一门涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等学科的多学科交叉学科。机器学习从海量数据中自动分析并获取规则，并利用这些规则来预测未知数据。因此，它总是伴随着大数据。
图5.数字孪生的数据分析
将物理世界数据应用于数字孪生的一种模式是在物理机制不明确、输入数据不完整时，利用人工智能技术预测数字孪生的未来状态和行为（图5）化进化退表 数字孪生体的生命之源，虽然这个预测可能不准确，但比起什么都不知道还是有价值的。而且随着数字孪生的进化，这个预测会越来越接近现实世界，让数字孪生拥有“洞察”能力。
核心技术 4：物联网
物联网是基于互联网、传统电信网络等的信息载体，它使所有可以独立寻址的普通物理对象形成互联网络化进化退表，如图6所示。
6.物联网参考架构
物联网实时收集任何需要监控、连接和交互的对象，或者可以通过各种网络访问声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等所需信息，以实现实现物与物、人与人的无处不在的连接，实现对对象和过程的智能感知。识别和管理。
物联网在数字双胞胎中的一个重要作用是收集来自物理世界的数据。必要时，数字孪生还可以通过物联网驱动物理世界。
核心技术5：数字线程
数字线程是数字孪生实现互智能的关键技术。 是指可扩展、可配置和组件化的企业级分析通信框架。在此框架的基础上，可以构建一个涵盖系统生命周期和价值链各个环节的跨层次、跨尺度、多模型的综合视图，进而以统一的模型驱动整个生命周期的活动。系统。数字线程在物理对象全生命周期的数字孪生之间传递和追溯数据资产，从而实现优秀基因的传承，如图7所示。
图7.数字线程实现数字孪生基因的跨代传递和溯源
数字线程是对应于某个物理实体或某种类型的物理实体的几个数字孪生之间的通信桥梁。这些数字孪生反映了物理实体不同方面或不同生命阶段的模型视图。跨阶段的不同双胞胎的数据必须是连贯和继承的，数字线程记录双胞胎全生命周期的全息数据，反映双胞胎全生命周期数据的演变。数字线程基于统一数据标准PLCS实现数据融合共享，其底层数据模型是关键技术。
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